[JOUTICA-PRESS ISSN ] April 1, 2016

[JOUTICA-PRESS ISSN 2503-07103] April 1, 2016

PEMANFAATAN NEURAL FUZZY DALAM PEMILIHAN HOTEL DI KOTA SURABAYA BERBASIS ANDROID Siti Mujilahwati, Eko Sulistiono Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan Jalan Veteran No. 53 A Lamongan 62214 (0322)324706, Fax.(0322)324706 Email: [email protected], [email protected] Abstract: Neural fuzzy system merupakan gabungan dari dua metode, yakni metode fuzzy logic dan metode neural system (jaringan syaraf tiruan). Setiap metode mempunyai keunggulan dan kekurangan masing-masing. Akan tetapi dengan penggabungan dua metode ini diharapkan akan meminimalkan kesalahan yang akan muncul. Banyak aplikasi yang menerapkan penggunaan metode neural fuzzy untuk alur penentuan keputusan. Seperti untuk menentukan hotel di Kota Surabaya yang ideal dan sesuai dengan kriteria yang kita inginkan ini. Terdapat lebih dari 200 hotel di Kota Surabaya yang tersebar di setiap wilayah. Sedangkan, untuk memilih hotel yang sesuai. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memilih dan mengelompokkan kriteria-kriteria yang dipilih oleh pengguna. Neural fuzzy struktur ANFIS dengan dukungan mobile application android dapat dijadikan solusi untuk menyelesaikan permasalahan yang ada dengan keakuratan yang lebih tinggi dari metode keputusan konvensional lainya. Penerapan algoritma neural fuzzy dengan struktur ANFIS melakukan proses keputusan terhadap kreteria hotel yang dipilih melalui suatu mekanisme pengertian hotel itu sendiri, sehingga hasil hotel yang diberikan dapat membantu pengguna dalam menentukan pilihanya secara cepat, tepat, akurat dan efisien. Keywords: Neural Fuzzy, ANFIS, Hotel.

Pendahuluan Dalam kehidupan, manusia sering dihadapkan dengan beberapa pilihan. Pengambilan keputusan yang tepat dari pilihan yang ada akan sangat berpengaruh pada kehidupan kita sekecil apapun dalam ke depanya, terlihat tidak penting tetapi kita juga tidak mau salah memilih dalam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan permasalahan di sini juga dialami oleh masyarakat lokal atau mancanegara yang mempunyai kepentingan dan mengharuskanya tidak dapat tinggal di rumah dan mengharuskan untuk menginap atau tinggal di penginapan atau hotel. Hotel di sini akan mencakup untuk wilayah Kota Surabaya, ada banyak sekali hotel untuk wilaya kota surabaya itu sendiri. Tidak hanya 1 atau 2 hotel namun puluhan hotel yang mencakup seluruh wilayah Kota Surabaya. Dan setiap hotel mempunyai karakteristik dan keunggulan tersendiri, terkadang ada pelayanan dari hotel yang memuaskan kadang tidak sedikit pula banyak yang mengecewakan. Penelitian ini akan dibuat sistem yang mengimplementasikan metode Neural Fuzzy untuk menentukan pemilihan hotel di wilayah Kota Surabaya. Hal ini dapat dilihat dari tipe

hotel, harga perkamar, pelayanan, karakter hotel dan juga wilayah-wilayah. Metode Neural Fuzzy yaitu metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan dan metode fuzzy untuk mengimplemtasikan sistem inferensi. Keunggulan sistem Neural Fuzzy yaitu dapat menterjemahkan pengetahuan dari pakar dalam bentuk aturan-aturan, namun biasanya dibutuhkan waktu yang lama untuk menetapkan fungsi keanggotaan. Sehingga dibutuhkan teknik pembelajaran Neural Fuzzy untuk mengotomatisasi proses tersebut agar berkurangnya waktu pencarian. Berdasarkan latar belakang tersebut, penulis akan mencoba memberikan solusi untuk pemecahan masalah tersebut, dengan cara mencoba membuat program dengan memanfaatkan metode Neural Network dan Fuzzy Logic yang digabung menjadi metode Neural Fuzzy. Tujuan yang akan dicapai dengan dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Dapat mengimplementasikan metode Neural Fuzzy pada pemrograman android. 2. Dapat membuat aplikasi Mobile yang dapat membantu user menentukan pilihan hotel di Kota Surabaya.

28


Tinjauan Pustaka Sistem pakar merupakan suatu program komputer yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia mengenai suatu bidang spesifik. Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Jadi sistem pakar sama dengan kepakaran ditransfer dari seorang pakar (atau sumber kepakaran yang lain) ke komputer, pengetahuan yang ada disimpan dalam komputer, lalu komputer dapat mengambil inferensi (menyimpulkan, mendeduksi, dan lainnya.) seperti layaknya seorang pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan-alasannya. Sistem Pakar terkadang lebih baik unjuk kerjanya dari pada seorang pakar manusia. Dengan sistem pakar, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Naural Fuuzy, hybrid sistem menggabungkan logika fuzzy, jaringan saraf, algoritma genetika, dan sistem pakar membuktikan efektivitas mereka dalam berbagai dunia nyata masalah. Adapun proses perhitungannya adalah sebagai berikut: 1. Tahap Maju

Gambar 1 Alur Maju 2. Lapisan Satu Parameter premis di dalam aplikasi ini sudah ditentukan oleh sistem, masing-masing inputan mempunyai parameter premis masing-masing, a. Klasifikasi Jumlah Kamar Hotel

Klarifikasi jumlah kamar hotel mempunyai fungsi keanggotaan dari 5 sampai 50 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan dari besar kecil hotel. b. Klasifikasi Bintang Hotel Mempunyai fungsi keanggotaan 1 sampai 5 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama dan mempunyai tiga parameter premis untuk masing-masing node, parameter premis a bernilai 1,6 parameter premis b bernilai 2,5 dan parameter c bernilai 3,5. Untuk node yang kedua, parameter premis a bernilai 1,6 dan parameter premis b bernilai 2,5 dan parameter c bernilai 5,1. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan dari klasifikasi bintang hotel. c. Klasifikasi Tamu Hotel Mempunyai fungsi keanggotaan 2 sampai 25 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama dan mempunyai tiga parameter premis untuk masing-masing node, parameter premis a bernilai 2,6 parameter premis b bernilai 10,5 dan parameter c bernilai 23. Untuk node yang kedua, parameter premis a bernilai 2,6 dan parameter premis b bernilai 2,5 dan parameter c bernilai 23,5. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan dari jumlah tamu hotel. d. Klasifikasi Lama Tinggal Mempunyai fungsi keanggotaan 2 sampai 8 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama dan mempunyai tiga parameter premis untuk masing-masing node, parameter premis a bernilai 2,6 parameter premis b bernilai 4,5 dan parameter c bernilai 6,6. Untuk node yang kedua, parameter premis a bernilai 2,6 dan parameter premis b bernilai 4,5 dan parameter c bernilai 7,5. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan dari klasifikasi lama tinggal tamu hotel. e. Klasifikasi Harga Kamar Mempunyai fungsi keanggotaan 250.000 sampai 1.000.000 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama dan mempunyai tiga parameter premis untuk masing-masing node, parameter premis a bernilai 300.000 parameter premis b bernilai 600.000 dan parameter c bernilai 900.000. Untuk node yang kedua, parameter premis a bernilai 320.000 dan parameter premis b bernilai 500.000 dan parameter c bernilai 800.000. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan dari harga kamar hotel. f. Klasifikasi Jarak Hotel Mempunyai fungsi keanggotaan 3 sampai 10 dan mempunyai dua node pada lapisan pertama

29


dan mempunyai tiga parameter premis untuk masing-masing node, parameter premis a bernilai 3,4 parameter premis b bernilai 4,5 dan parameter c bernilai 8,6. Untuk node yang kedua, parameter premis a bernilai 3,6 dan parameter premis b bernilai 4,5 dan parameter c bernilai 6,8. 3. Lapisan Dua Proses implikasi yang digunakan adalah produksi dari semua sinyal yang datang. 4. Lapisan Tiga Pada lapisan yang ketiga akan dilakukan normalisasi dari sinyal yang masuk, sebagai berikut: Misalkan n7 = na1.na2.na3.na4.na5.na6 n8 = na1.na2.na3.na4.na5.na6 n9 = na1.na2.na3.na4.na5.na6

hotel di Kota Surabaya. Sistem aplikasi berbasis android dipilih karena masyarakat saat ini banyak yang menggunakan teknologi handphone berbasis Android bahkan penggunanya tidak hanya orang dewasa saja melainkan anak-anak juga, sehingga masyarakat lebih mudah dalam akses informasi dengan mudah dan cepat. Kebutuhan sistem dari sudut pandang user adalah rangkaian atau uraian sekelompok yang saling terkait dan membentuk sistem secara teratur yang dilakukan atau diawasi oleh sebuah aktor. Umumnya use case diGambarkan dengan sebuah elips dengan garis yang solid.

ntot_a = n7 + n8 + n9 Dan keluaran nanti akan dikategorikan menjadi 3 yaitu hotel city, hotel higway dan hotel resort.

Metode Penelitian Analisis sistem didefinisikan sebagai bagaimana memahami dan menspesifikasikan sistem. Analisis sistem merupakan tahapan paling awal dari pengembangan sistem yang menjadi awal untuk menentukan keberhasilan sistem yang dihasilkan. Hotel yang bertempat di kota Surabaya lebih dari seratus hotel, dan untuk penempatanya menyeluruh di setiap wilayah di kota Surabaya. Dari hotel yang tidak berbintang sampai hotel bintang lima mempunyai karakteristik, moto, dan pelayanan yang berbeda-beda untuk memikat wisatawan lokal atau mancanegara sekalipun. Oleh sebab itu pembuatan aplikasi bantu pengambilan keputusan hotel di kota Surabaya berbasis android akan memudahkan kita dalam penentuan keputusan dalam pemilihan hotel di kota Surabaya sesuai dengan kreteria yang diinginkan. Dalam tahap ini mengGambarkan mengenai kelayakan teknologi yang dirancang untuk dipergunakan dalam obyek penelitian. Teknologi yang nantinya akan diterapkan dalam perancangan ini adalah berupa aplikasi berbasis Android. Adapun kelebihan dalam menggunakan teknologi yang akan diterapkan pada obyek penelitian ini untuk menunjang teknologi informasi yang semakin berkembang dan sarana pembanding keputusan pemilihan

Gambar 2 Use Case

Gambar 3 DCD Penjelasan tentang blok diagram Gambar 3 sebagai berikut: Proses 1 menjelaskan tentang alur sistem pengguna dan pembuat melakukan tracking, pengguna mengelola aplikasi sesuai dengan menu yang ada, sedangkan pembuat melakukan pemrograman coding di dalam aplikasi eclips. Karen tidak menggunakan database untuk pengelolahan metode jadi pengelolahan data dilakukan dalam coding. Data Flow Diagram (DFD) adalah alat pembuatan model yang memungkinkan profesional sistem untuk mengGambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses fungsional

30


yang dihubungkan satu sampai dengan alur data, baik secara manual maupun komputerisasi. DFD ini merupakan alat perancangan sistem yang digunakan untuk pengGambaran analisa maupun rancangan sistem yang mudah dikomunikasikan oleh profesional sistem kepada pemakai maupun pembuat program.adapun DFD dari sistem ini pada Gambar 4.

Gambar 6 Hasil Implementasi Metode Keterangan: Pada Gambar 6 cara memasukan perhitungan dengan cara isi semua kolom dengan angka, tidak boleh huruf. Untuk jumlah kamar nilai kisaran 5-25, bintang hotel nilai kisaran 1-5, jumlah tamu hotel kisaran 1-5, lama tinggal nilai kisaran 1-8, harga kamar hotel kisaran <250.000-1.000.000, jarak hotel kisaran 1-10. Untuk hasil klik Proses. Dan akan muncul kategori pada kolom hasil rekomendasi. Gambar 4 DFD

Hasil dan Pembahasan Gambar 5 adalah tampilan dari program yang sudah dibuat.

Gambar 5 Tampilan Program Keterangan: Pada Gambar 5 merupakan tampilan dari halaman menu utama.

Kesimpulan Berdasarkan hasil implementasi dapat disimpulkan yaitu: 1. Neural Fuzzy Sistem dengan aturan koreksi kesalahan menggunakan algoritma LSE yang telah dimodifikasi terbukti dapat memeberikan nilai error terendah tergantung dari interasi proses pembelajaran. 2. Dengan penerapan metode Neural Fuzzy Sistem pada sistem untuk menentukan hotel di Kota Surabaya berbasis android ini, dapat memberikan alternatif-alternatif mobil bekas yang relatif lebih baik kepada pengguna dalam hal penentuan pemilihan hotel yang ideal dengan kriteria pilihan konsumen. Dari uraian bab-bab sebelumnya, tentu masih ada kekurangan-kekurangan sehingga dapat dikemukakan beberapa saran yang dapat digunakan untuk pengembangan sistem selnajutnya adalah sistem dapat berkembang menjadi lebih luas di mana sistem dapat menangani pemesanan hotel dengan melalui perantara situs-situs yang melayani pemesanan kamar hotel. Dan pemesanan dan pembayaran juga bisa dilakukan dengan secara online.

Daftar Pustaka 31


[1] https://www.agoda.com ( Di akses tanggal 20 april 2015 ). [2] https://www.facebook.com/kuningankab.g o.id/posts/10152458554666515 (Di akses tanggal 20 april 2015 ). [3] http://www.geocities.ws/gigih67/document /ANFIS.pdf ( Di akses tanggal 20 april 2015 ). [4] R.H.Sianipar. 2013. Teori dan Implementasi Java. INFORMATIKA, Bandung. [5] Robert Full´er , Donner Visiting professor , 2015, Neural Fuzzy Systems, Abo Akademi University. [6] Safaat, Nazruddin. 2012. Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android Edisi Revisi. INFORMATIKA, Bandung.

32

[JOUTICA-PRESS ISSN ] April 1, 2016

Recommend Documents